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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于Transformer的多阶段水下图像增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116596788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310551602.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于Transformer的多阶段水下图像增强方法是由付先平;张竣博;曹楠;覃文强;王亚飞设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的多阶段水下图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer的多阶段水下图像增强方法，该方法包含如下步骤：建立图像训练集，获取参考图像和待处理的水下图像；构建基于Transformer骨干的多阶段水下图像增强网络；构建损失函数，对基于Transformer骨干的多阶段水下图像增强网络的训练加以约束，得到训练好的多阶段水下图像增强网络；将参考图像和待处理的水下图像依次输入到训练好的多阶段水下图像增强网络中，实现待处理的水下图像增强处理，本发明能够针对不同水下场景下，有效地改善水下因后向散射导致的色偏和对比度低的问题，同时增强了图像的细节和纹理，提高水下降质图像的视觉感知效果。

本发明授权一种基于Transformer的多阶段水下图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的多阶段水下图像增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 建立图像训练集，获取参考图像和待处理的水下图像； 构建基于Transformer骨干的多阶段水下图像增强网络； 构建损失函数，对基于Transformer骨干的多阶段水下图像增强网络的训练加以约束，得到训练好的多阶段水下图像增强网络； 将参考图像和待处理的水下图像依次输入到训练好的多阶段水下图像增强网络中，实现待处理的水下图像增强处理； 所述构建基于Transformer骨干的多阶段水下图像增强网络的过程如下： 将待处理的水下图像输入至特征提取网络，提取水下图像在不同尺度下的特征，生成基础特征图； 将基础特征图输入到第一细节保留模块中，保留水下图像在不同尺度下提取特征时的细节信息，并减少信息丢失； 构建Transformer骨干，以捕获基础特征图的图像相似块之间的长期依赖关系，对基础特征图进行全局特征增强处理； 将进行全局特征增强处理后的图像输入到第二细节保留模块中，保留捕获基础特征图的图像相似块之间的长期依赖关系时的细节信息，并减少信息丢失； 构建自适应的神经网络结构，对增强后的全局特征进行重构和细化，完成基于Transformer骨干的多阶段水下图像增强网络的构建； 所述将待处理的水下图像输入至特征提取网络，提取水下图像在不同尺度下的特征，生成基础特征图具体步骤为： 待处理的目标图像首先经由一个3×3卷积，提取低水平特征图； 经由特征提取网络，充分提取目标图像在不同尺度下的特征，获得高水平特征图； 所述特征提取网络包含一个基于小波变换的多级学习模块，经由特征提取网络，充分提取目标图像在不同尺度下的特征，获得高水平特征图具体步骤为： 首先使用离散小波变换获得三个不同尺度的水下图像特征，并采用卷积的方法将特征通道调整为： 1 其中：表示多级学习模块的输入； 多级学习模块在每个尺度特征采用残差注意模块ARB来学习水下图像的背景信息： 2 残差注意模块ARB包含三个SE模块和一个3×3卷积，且每个残差块都通过跳跃连接将其输入与输出进行逐元素相加，以实现信息复用； 最后，多级学习模块使用卷积来调整特征通道的大小，并通过IWT对其进行上采样，同时，上采样后的结果加到多学习模块的输出中： 3。

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